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从零开始用Python实现k近邻算法(附代码、数据集)

进入数据分析领域的四年来,我构建的模型的80%多都是分类模型,而回归模型仅占15-20%。这个数字会有浮动,但是整个行业的普遍经验值。分类模型占主流的原因是大多数分析问题都涉及到做出决定。例如一个客户是否会流失,我们是否应该针对一个客户进行数字营销,以及客户是否有很大的潜力等等。这些分析有很强的洞察力,并且直接关系到实现路径。在本文中,我们将讨论另一种被广泛使用的分类技术,称为k近邻(KNN)。本文的重点主要集中在算法的工作原理以及输入参数如何影响输出/预测。 目录 什么情况下使用KNN算法? KNN算法如何工作? 如何选择因子K? 分解--KNN的伪代码 从零开始的Python实现 和Scikit-learn比较 什么情况使用KNN算法? KNN算法既可以用于分类也可以用于回归预测。然而,业内主要用于分类问题。在评估一个算法时,我们通常从以下三个

Stream 分布式数据流的轻量级异步快照

概述[分布式]有状态流处理支持在云中部署和执行大规模连续计算,主要针对低延迟和高吞吐量。这种模式的一个最根本的挑战就是在可能的失败情况下提供处理保证。现有方法依赖于可用于故障恢复的周期性全局状态快照。这些方法有两个主要缺点。首先,他们经常拖延影响数据摄取的整体计算过程。其次,持久化存储所有传输中的记录以及算子状态,这会导致比所需的快照要更大。因此,提出了一种新的分布式快照的算法,即在 Apache Flink 中的异步屏障快照(Asynchronous Barrier Snapshotting (ABS))。这是一种适用于现代[数据流]执行引擎的轻量级算法,可最大限度地减少空间需求,让快照发生时对系统的影响降到最低。这种算法不会停止流处理,它只会引入很少的运行时间开销,而且对于整个无环图的拓扑结构,只对有状态的算子进行快照,因此快照的大小只会占用很小的空间。该算法不会对执行产生重大影响,保证线性可伸缩性,并且可以在频繁的快照下正常运行。 这里所说的新型的快照算法,既适用于有向无环图,也适用于有向有环图。本文重点关注在有向无环图中的应用。 Apache Flink SystemApach...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。